So gruppieren sie pandas in 5-minuten-intervallen

Sie können die folgende grundlegende Syntax verwenden, um Zeilen in einem Pandas-DataFrame in 5-Minuten-Intervallen zu gruppieren:

 df. resample (' 5min '). sum ()

Diese spezielle Formel geht davon aus, dass der Index Ihres DataFrame Datums-/Uhrzeitwerte enthält und berechnet die Summe jeder Spalte im DataFrame, gruppiert in 5-Minuten-Intervalle.

Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.

Verwandt: Eine Einführung in resample() in Pandas

Beispiel: So gruppieren Sie Pandas in 5-Minuten-Intervallen

Nehmen wir an, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame, der die von einem Unternehmen zu verschiedenen Daten und Zeiten getätigten Verkäufe anzeigt:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' date ': pd.date_range (start=' 1/1/2020 ', freq=' min ', periods= 12 ),
                   ' sales ': [6, 8, 9, 11, 13, 8, 8, 15, 22, 9, 8, 4],
                   ' returns ': [0, 3, 2, 2, 1, 3, 2, 4, 1, 5, 3, 2]})

#set 'date' column as index
df = df. set_index (' date ')

#view DataFrame
print (df)

                     sales returns
date                               
2020-01-01 00:00:00 6 0
2020-01-01 00:01:00 8 3
2020-01-01 00:02:00 9 2
2020-01-01 00:03:00 11 2
2020-01-01 00:04:00 13 1
2020-01-01 00:05:00 8 3
2020-01-01 00:06:00 8 2
2020-01-01 00:07:00 15 4
2020-01-01 00:08:00 22 1
2020-01-01 00:09:00 9 5
2020-01-01 00:10:00 8 3
2020-01-01 00:11:00 4 2

Verwandte Themen: So erstellen Sie einen Datumsbereich in Pandas

Wir können die folgende Syntax verwenden, um die Summe der Verkäufe gruppiert nach 5-Minuten-Intervallen zu berechnen:

 #calculate sum of sales and returns grouped by 5-minute intervals
df. resample (' 5min '). sum ()

                     sales returns
date		
2020-01-01 00:00:00 47 8
2020-01-01 00:05:00 62 15
2020-01-01 00:10:00 12 5

So interpretieren Sie das Ergebnis:

• Die Gesamtverkäufe in den Minuten 0–4 betrugen 47 und die Gesamtrenditen 8 .
• Die Gesamtverkäufe in den Minuten 5–9 betrugen 62 und die Gesamtretouren 15 .
• Der Gesamtumsatz in den Minuten 10–14 betrug 1 2 und die Gesamtrendite 5 .

Wir können eine ähnliche Syntax verwenden, um maximale Verkaufswerte und Rückgabewerte zu berechnen, gruppiert in 5-Minuten-Intervallen:

 #calculate max of sales and max of returns grouped by 5-minute intervals
df. resample (' 5min '). max ()

	             sales returns
date		
2020-01-01 00:00:00 13 3
2020-01-01 00:05:00 22 5
2020-01-01 00:10:00 8 3

Wir können eine ähnliche Syntax verwenden, um jeden Wert zu berechnen, den wir in 5-Minuten-Intervalle gruppieren möchten.

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie andere gängige Vorgänge in Pandas ausgeführt werden:

Wie man Pandas nach Tag gruppiert
So gruppieren Sie Pandas nach Woche
So gruppieren Sie bei Pandas nach Monaten
So gruppieren Sie in Pandas nach Vierteln